A comprehensive natural history model of HPV infection and cervical cancer to estimate the clinical impact of a prophylactic HPV‐16/18 vaccine
Notice bibliographique
Résumé
The object of our study is to project the impact of a prophylactic vaccine against persistent human papillomavirus (HPV)-16/18 infection on age-specific incidence of invasive cervical cancer. We developed a computer-based mathematical model of the natural history of cervical carcinogenesis to incorporate the underlying type-specific HPV distribution within precancerous lesions and invasive cancer. After defining plausible ranges for each parameter based on a comprehensive literature review, the model was calibrated to the best available population-based data. We projected the age-specific reduction in cervical cancer that would occur with a vaccine that reduced the probability of acquiring persistent infection with HPV 16/18, and explored the impact of alternative assumptions about vaccine efficacy and coverage, waning immunity and competing risks associated with non-16/18 HPV types in vaccinated women. The model predicted a peak age-specific cancer incidence of 90 per 100,000 in the 6th decade, a lifetime cancer risk of 3.7% and a reproducible representation of type-specific HPV within low and high-grade cervical precancerous lesions and cervical cancer. A vaccine that prevented 98% of persistent HPV 16/18 was associated with an approximate equivalent reduction in 16/18-associated cancer and a 51% reduction in total cervical cancer; the effect on total cancer was attenuated due to the competing risks associated with other oncogenic non-16/18 types. A vaccine that prevented 75% of persistent HPV 16/18 was associated with a 70% to 83% reduction in HPV-16/18 cancer cases. Similar effects were observed with high-grade squamous intraepithelial lesions (HSIL) although the impact of vaccination on the overall prevalence of HPV and low-grade squamous intraepithelial lesions (LSIL) was minimal. In conclusion, a prophylactic vaccine that prevents persistent HPV-16/18 infection can be expected to significantly reduce HPV-16/18-associated LSIL, HSIL and cervical cancer. The impact on overall prevalence of HPV or LSIL, however, may be minimal. Based on the relative importance of different parameters in the model, several priorities for future research were identified. These include a better understanding of the heterogeneity of vaccine response, the effect of type-specific vaccination on other HPV types and the degree to which vaccination effect persists over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».